16 ALCALDÍAS CDMX:

APORTE DE CADA ALCALDIA AL 100%:

BENITO JUÁREZ, CDMX:

TOP 10 CIUDADES 2019:

Antes del 3er trimestre de 2019, la CDMX aún no estaba dividida. Fue hasta el 3er trimestre que se agregaron como ciudades de interés, teniendo que en el 3er trimestre, Benito Juárez obtuvo un valor de 53.7% y en el 4to trimestre 51.6%

TOP 10 2020:

1er trimestre BJ: 49%. El 2do trimestre no tuvo datos por la pandemia. 3er trimestre BJ: 9° lugar, 4to trimestre BJ: 8° lugar

TOP 10 2021:

1er trimestre BJ: 9° lugar. 2do trimestre BJ: 8° lugar. 3er trimestre BJ: 2° lugar. 4to trimestre BJ: 7° lugar

TOP 10 2022:

1er trimestre BJ: 6° lugar. 2do trimestre BJ: 2° lugar. 3er trimestre BJ: 2° lugar. 4to trimestre BJ: 3° lugar

TOP 10 2023:

1er trimestre BJ: 2° lugar. 2do trimestre BJ: 2° lugar. 3er trimestre BJ: 1° lugar. 4to trimestre BJ: 1° lugar

TOP 10 2024:

1er trimestre BJ: 1° lugar. 2do trimestre BJ: 5° lugar. 3er trimestre BJ: 2° lugar. 4to trimestre BJ: 3° lugar

TOP 10 2025:

1er trimestre BJ: 2° lugar. 2do trimestre BJ: 3° lugar.

CARGA DE DATOS:

• Se descargaron las bases de datos, del 2019 al 2025 por trimestre, de la Encuesta Nacional de Seguridad Pública Urbana (ENSU) del Instituto Nacional de Estadística, Geografía e Informática (INEGI), trabajando especialmente con los conjutos de datos del cuestionario principal de la ENSU (terminación CB), que son las preguntas enfocadas a obtener información sobre la percepción de la población de 18 años y más, acerca de la situación de seguridad pública en el ámbito urbano.

• Se descargaron las bases de datos del cuestionario sociodemográfico para el 2019 y el primer trimestre del 2020, ya que dichos periodos, esos cuestionarios contienen los valores de sexo y edad.

• También, se descargó el catálogo de las Claves Geoestadísticas (CVEGEO) de todos los municipios del país y el Catálogo de Ciudades (estandarizado con lo reportado en el segundo trimestre del 2025), con el fin de homogenizar los nombres de las ENTIDADES, MUNICIPIOS y CIUDADES de las bases de datos, ya que no es lo mismo “Cuajimalpa” que “Cuajimalpa de Morelos”, o bien, “México” que “Estado de México”, y si vamos a comparar diversos años, lo importante es estandarizar esos datos. Después se agregaron todas las ciudades evaluadas en años anteriores ya que, por diferentes motivos como la regionalización de la CDMX en años anteriores o el trabajo por Convenios entre el INEGI con otros municipios, el catálogo ha ido creciendo con el tiempo.

• Se crearon diversas funciones para:

  • Automatización de carga de datos (18 archivos en total).
  • Creación de tablas resumen para la recreación de las gráficas de la ENSU.

• A continuación, se enlistan las ciudades que fueron analizadas durante cada periodo de la ENSU a partir del 2019:

knitr::kable(ciudades_ensu_trimestral)

DISEÑO MUESTRAL:

• El diseño muestral de la encuesta de la ENSU del INEGI, puede definirse como un diseño complejo, en donde:

  • Población objetivo: personas de 18 años y más que residen permanentemente en viviendas particulares ubicadas en las áreas urbanas (ciudades) de interés.
  • Esquema de muestreo: probabilístico, trietápico, estratificado y por conglomerados.
  • Unidad de muestreo: viviendas.
  • Unidad de observación: la vivienda particular seleccionada y la persona de 18 años y más.
  • Cobertura geográfica: para 91 áreas urbanas (ciudades) de interés, que referencian al menos un área urbana por cada entidad federativa. Incluye las 16 demarcaciones territoriales de Ciudad de México15. Así como para el agregado nacional de las áreas urbanas (ciudades) de interés.
  • Método de captación: el método para captar la información es mediante entrevista directa por medio de un cuestionario en dispositivo móvil.
  • Informante adecuado(a): es la persona de 18 años y más, residente de la vivienda que conoce los datos sociodemográficos de todos los integrantes del hogar.
  • Periodos de captación: primera quincena de los meses de marzo, junio, septiembre y diciembre de cada año

Fuente: Encuesta Nacional de Seguridad Pública Urbana (2024). Encuesta Nacional de Seguridad Pública Urbana 2024 : ENSU : informe operativo : información complementaria al 4° trimestre / Instituto Nacional de Estadística y Geografía.– México : INEGI, c2025.

• El software R tiene diversas paqueterías para el análisis de datos, para encuestas la más popular es:

  • survey

• Esta paquetería, permite especificar el diseño complejo de una encuesta como la ENSU, en donde se debe de tomar en cuenta que la encuesta es estratificada y conglomerada, por lo que hay columnas clave al momento de hacer todos los cálculos, como:

  • UPM_DIS: Unidad primaria de muestreo de diseño (conglomerado)
  • EST_DIS: estrato de diseño
  • FAC_SEL: es el factor seleccionado, es decir, es un ponderador que se utiliza para estimar resultados de las preguntas de cada informante.

¿Qué importancia tiene usar factores de expansión como FAC_SEL?

• La encuesta de la ENSU no entrevista a toda la población de una ciudad, sería muy complejo hacer eso, en su lugar, a partir de los cuestionarios de Vivienda e Información Sociodemográfica de la ENSU (conjuntos de datos VIV y CS respectivamente), selecciona al informante adecuado y amplia la lógica de la respuesta de dicho informante a varios más de la población, dicho de otra manera, existen grupos de personas con características sociodemográficas más comunes que otras y su valor de representatividad varía (FAC_SEL).

• Si no usaramos un factor de expansión FAC_SEL, por ejemplo, para el caso de la Alcaldía Benito Juárez de la Ciudad de México, respecto a la pregunta:

• La respuesta luciría de la siguiente manera:

• La tabla nos está indicando que el número de personas entrevistadas para el caso de Benito Juárez CDMX, en el segundo trimestre de 2025, fueron 261 personas, que claramente por sí solas no representan a la población de 18 años en adelante.

• Por lo tanto, debemos de usar el factor de expansión FAC_SEL para un correcto diseño muestral, que quedaría de la siguiente forma de una manera muy básica:

ensu2t25_bj <- ensu2t25[ensu2t25$NOM_ENT=="Ciudad de México" & ensu2t25$NOM_CD=="Benito Juárez",]
round(prop.table(tapply(ensu2t25_bj$FAC_SEL, ensu2t25_bj$BP1_1, sum))*100,1)

 1  2 
78 22 

• En este caso, el 78% indica el porcentaje de la población que se siente segura en la Alcaldía, y el 22% que se siente insegura. Si comparamos estos datos con los oficiales reportados por el INEGI, en las bases de datos de las etsimaciones y en los propios reportes de resultados, podemos ver que:

• En breve resumen, las funciones que se crearon para el análisis de la encuesta en el programa de Rstudio, comprenden el siguiente diseño muestral:

  design <- svydesign(
    ids = ~UPM_DIS,
    strata = ~EST_DIS,
    weights = ~FAC_SEL,
    nest = TRUE,
    data = data
  )

• Donde:
  • ids = ~UPM_DIS: identifica las Unidades Primarias de Muestreo de diseño.
  • strata = ~EST_DIS: define los estratos de diseño.
  • weights = ~FAC_SEL: son los factores de expansión (ponderadores).
  • nest = TRUE: significa que las UPM están anidadas dentro de los estratos, es decir, cada UPM solo aparece dentro de un estrato.
• Para las demás ciudades, el número de respuestas es el siguiente durante el segundo trimestre de 2025:

table(ensu2t25$NOMGRAFICA)

                 Acapulco, Gro.            Aguascalientes, Ags. 
                            256                             262 
           Álvaro Obregón, CDMX                   Apodaca, N.L. 
                            265                             256 
                 Atizapán, Mex.              Azcapotzalco, CDMX 
                            257                             265 
            Benito Juárez, CDMX                  Cancún, Q. Roo 
                            261                             265 
               Chetumal, Q. Roo                Chihuahua, Chih. 
                            265                             257 
Chilpancingo de los Bravo, Gro.              Chimalhuacán, Mex. 
                            258                             273 
       Ciudad del Carmen, Camp.            Ciudad Juárez, Chih. 
                            269                             269 
    Ciudad Nezahualcóyotl, Mex.            Ciudad Obregón, Son. 
                            268                             267 
        Ciudad Victoria, Tamps.             Coatzacoalcos, Ver. 
                            259                             248 
                   Colima, Col.                  Coyoacán, CDMX 
                            256                             261 
    Cuajimalpa de Morelos, CDMX                Cuauhtémoc, CDMX 
                            266                             269 
       Cuautitlán Izcalli, Mex.                Cuernavaca, Mor. 
                            259                             261 
                 Culiacán, Sin.                   Durango, Dgo. 
                            255                             257 
      Ecatepec de Morelos, Mex.                 Fresnillo, Zac. 
                            263                             287 
           Gral. Escobedo, N.L.               Guadalajara, Jal. 
                            269                             257 
                Guadalupe, N.L.                Guanajuato, Gto. 
                            256                             265 
        Gustavo A. Madero, CDMX                Hermosillo, Son. 
                            271                             261 
                 Irapuato, Gto.        Ixtapa-Zihuatanejo, Gro. 
                            267                             263 
                Iztacalco, CDMX                Iztapalapa, CDMX 
                            261                             271 
          La Laguna, Coah.-Dgo.    La Magdalena Contreras, CDMX 
                            128                             263 
                  La Paz, B.C.S          Lázaro Cárdenas, Mich. 
                            256                             279 
                     León, Gto.                Los Cabos, B.C.S 
                            274                             257 
               Los Mochis, Sin.                Manzanillo, Col. 
                            258                             260 
                 Mazatlán, Sin.                    Mérida, Yuc. 
                            260                             255 
                 Mexicali, B.C.            Miguel Hidalgo, CDMX 
                            260                             265 
               Milpa Alta, CDMX                 Monterrey, N.L. 
                            266                             251 
                 Morelia, Mich.       Naucalpan de Juárez, Mex. 
                            258                             261 
                  Nogales, Son.            Nuevo Laredo, Tamps. 
                            270                             263 
                   Oaxaca, Oax.                   Pachuca, Hgo. 
                            276                             262 
          Piedras Negras, Coah.                    Puebla, Pue. 
                            264                             271 
          Puerto Vallarta, Jal.                 Querétaro, Qro. 
                            259                             260 
                Reynosa, Tamps.                 Saltillo, Coah. 
                            256                             262 
  San Francisco Campeche, Camp.          San Luis Potosí, S.L.P 
                            264                             266 
 San Nicolás de los Garza, N.L.    San Pedro Garza García, N.L. 
                            241                             214 
    San Pedro Tlaquepaque, Jal.            Santa Catarina, N.L. 
                            264                             260 
           Tampico, Tamps.-Ver.                Tapachula, Chis. 
                            259                             270 
                    Tepic, Nay.                   Tijuana, B.C. 
                            282                             261 
                  Tláhuac, CDMX      Tlajomulco de Zúñiga, Jal. 
                            266                             236 
      Tlalnepantla de Baz, Mex.                   Tlalpan, CDMX 
                            261                             266 
                Tlaxcala, Tlax.                    Toluca, Mex. 
                            279                             280 
                   Tonalá, Jal.                Torreón ,  Coah. 
                            258                             245 
        Tuxtla Gutiérrez, Chis.                  Uruapan, Mich. 
                            270                             267 
      Venustiano Carranza, CDMX                  Veracruz, Ver. 
                            264                             251 
             Villahermosa, Tab.                    Xalapa, Ver. 
                            262                             264 
               Xochimilco, CDMX                 Zacatecas, Zac. 
                            271                             271 
                  Zapopan, Jal. 
                            236 

16 ALCALDÍAS CDMX:

• En este caso, lo que se busca es crear una línea promedio cuyo comportamiento fuese identico al promedio nacional, es decir, tomando en cuenta la respuesta de las personas que se sienten inseguras de la pregunta 1.1, primero se creo la línea promedio a nivel nacional (la traza azul en la gráfica):

• Después, esa misma función fue ejecutada pero solo cuando el Estado o Entidad, eran Ciudad de México (traza roja en la gráfica):

APORTE DE CADA ALCALDÍA AL 100%:

• Una vez que quedó lista la base de datos de cada Alcaldía, respecto al porcentaje de percepción de inseguridad por trimestre, se procedio a separar cada periodo (trimestre y año), normalizando el valor de cada Alcaldía respecto al periodo analizado, con la siguiente fórmula:

\[ \text{porcentaje normalizado} = \frac{\text{Prct}}{\sum \text{Prct}} \times 100 \]

• Donde:
  • \(\text{Prct}\): es el porcentaje de percepción de inseguridad de la Alcaldía en un periodo determinado
  • \(\sum \text{Prct}\): es la suma total de los porcentajes de todas las Alcaldías para ese mismo periodo